Monitoreo de forrajes

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Monitoreo de forrajes

Los monitores de rendimiento de las cosechadoras permiten obtener mapas de rendimiento que nos muestran la variabilidad de la producción en una parcela o en una explotación. Hay que tener en cuenta que los valores son aproximaciones, y deben tomarse en términos relativos.

Datos del monitor de rendimiento para la toma de decisiones de manejo

Para mejorar la calidad de los mapas de rendimiento, es necesario calibrar las cosechadoras. Las vagonetas de pesada, son una herramienta perfecta, ya que permite comparar las estimaciones del monitor de rendimiento con determinaciones precisas, y así ajustarlas. Aún así, los valores de los mapas de rendimiento son estimaciones, sujetas a incertidumbre y errores, lo que limita el uso de los datos del monitor de rendimiento en términos absolutos, como por ejemplo en ensayos de variedades. El uso de vagonetas de pesada y la evaluación de otros parámetros del grano (humedad y peso específico), sigue siendo fundamental para realizar estas comparaciones. Teniendo en cuenta estas limitaciones, los mapas de rendimiento, resultan de utilidad para evaluar la producción de parcelas y explotaciones, plantear estrategias de agricultura de precisión, o evaluar ensayos agronómicos a gran escala.

Introducción

Las cosechadoras con sistemas de monitoreo de la producción llevan muchos años funcionando en Estados Unidos y en otros países del mundo, y también en España y Portugal. En Estados Unidos, ha ocurrido una adopción generalizada de estos sistemas en los últimos 20 años. En España también existen algunas en funcionamiento desde hace más de diez años. En Andalucía se estima que hay más de 20 cosechadoras equipadas con sistemas de monitoreo de la producción, así como en León y en Huesca, donde también hay varias cosechadoras en funcionamiento que están equipadas con estos sistemas. 

La utilidad primaria de los sistemas de monitoreo de la producción (en adelante, monitores de rendimiento) es la evaluación de la variabilidad espacial del rendimiento dentro de una parcela o explotación. Los monitores de rendimiento no miden directamente el rendimiento (o producción por unidad de superficie), sino que estiman el rendimiento relativo en función de la tasa de flujo de masa de grano. Junto a un receptor GPS, los monitores de rendimiento proporcionan una evaluación de la variabilidad espacial del rendimiento en una superficie. Finalmente, el sistema de monitores de rendimiento y el procesado de los datos, permite la elaboración de mapas de rendimiento, y estos mapas permiten evaluar la producción en cada zona de la parcela. 

La información del mapa de rendimiento se puede solapar y contrastar con mapas de rendimiento de otros años (del mismo o de otros cultivos), así como con otras informaciones espaciales de la parcela como son los mapas de elevación y orientación del terreno, mapeo de conductividad eléctrica del suelo, o imágenes de satélite o de drone durante la campaña, o mapas de productividad relativa obtenidos a partir de la secuencia de imágenes durante la campaña. Todas estas informaciones, junto con el conocimiento de la parcela del agricultor y del técnico, permiten tomar decisiones de manejo basadas en datos, y plantear de manera coherente el uso de tecnologías de agricultura de precisión, como son el abonado o la siembra a dosis variable.

Mapa de rendimiento, pixelado (izquierda) y suavizado (derecha), mostrando los diferentes niveles de rendimiento (según leyenda). Localidad, Jabares de los Oteros (León). Año: 2017. Fuente: SPIDERwebGIS®

Los datos del monitor de rendimiento permiten evaluar el rendimiento del cultivo en el conjunto (y en cada zona) de la parcela, e informar en la toma de decisiones (muestreos de suelo, enmiendas y abonados, nivelaciones de terreno), y plantear estrategias de agricultura de precisión. Para ello, debemos garantizar la calidad de los datos.

En el caso del maíz, los sensores de rendimiento son capaces de determinar el rendimiento de manera precisa; sin embargo, el funcionamiento en el mundo real es más complejo, y requiere de la calibración de la cosechadora.

Vagonetas del Servicio Agronómico de Pioneer, en el Campus de La Rinconada (Sevilla), durante su revisión anual.

 

Históricamente, las vagonetas (vagones/remolques de pesada) y los medidores de humedad portátiles han sido utilizados para determinar el peso y la humedad del grano de las bandas (parcelas) de los ensayos de variedades, pero también para determinar con precisión el rendimiento en parcelas comerciales. Los datos de rendimiento con pesadas con vagonetas son determinaciones exactas del rendimiento en la zona donde se realiza la cosecha. Sin embargo, en ensayos agronómicos, que a menudo incluyen componentes genéticos y de manejo, y que suelen ser de mayor tamaño/superficie, con frecuencia se utilizan monitores de rendimiento. Por ejemplo, de las más de 6000 pruebas agronómicas que realizó DuPont Pioneer entre 2013 y 2016 en Estados Unidos, el 57% registró los datos del vagón de pesaje, el 39% los datos del monitor de rendimiento y el 4% ambos. Así mismo, los avances recientes el tratamiento de datos han permitido que el monitoreo de rendimiento se aproveche cada vez más para determinar el rendimiento de manera más precisa, y evaluar genética y prácticas de manejo a gran escala. En el caso del maíz, los sensores de rendimiento son capaces de determinar el rendimiento de manera precisa; sin embargo, el funcionamiento en el mundo real es más complejo, y requiere de la calibración de la cosechadora.

Dado el creciente interés y el uso de los datos del monitor de rendimiento como base para la gestión de decisiones, es importante determinar la precisión de los datos del monitor del rendimiento, comprender sus limitaciones y el nivel de precisión que ofrecen hoy en día. Sin embargo, la escasez de monitores de rendimiento durante las primeras campañas siguientes a su introducción comercial limitó mucho la comparación.

Os dirigimos al artículo a continuación sobre una experiencia reciente de nuestros compañeros en Estados Unidos, en la que utilizaron datos de 286 ensayos, con casi 4000 pesadas para evaluar la precisión de los mapeos de rendimiento.